<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><rss version="2.0" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"><channel><title>模组机器人 | 行业新闻_制造（点击查看更多）</title><description>搜索引擎 + AI 驱动的行业新闻【覆盖行业】信保 ｜出口 ｜金融 制造 ｜农业 ｜建筑 ｜地产  零售 ｜物流 ｜数智【访问入口】hangyexinwen.com【新闻分享】点击发布时间即可分享【联系我们】xinbaoren.com（微信内打开提交表单）</description><link>https://zhizao.hangyexinwen.com</link><item><title>⁣📰 台达RS-M系列模组机器人全新上市台达推出RS-M系列模组机器人，针对电子制造中传统工业机器人重量重、协作机器人速度慢的痛点，提供既轻量化又高速度的新选择</title><link>https://zhizao.hangyexinwen.com/posts/9883</link><guid isPermaLink="true">https://zhizao.hangyexinwen.com/posts/9883</guid><pubDate>Fri, 15 May 2026 21:08:28 GMT</pubDate><content:encoded>⁣&lt;br /&gt;&lt;b&gt;&lt;i&gt;&lt;b&gt;📰&lt;/b&gt;&lt;/i&gt; 台达RS-M系列模组机器人全新上市&lt;/b&gt;&lt;br /&gt;&lt;br /&gt;台达推出RS-M系列模组机器人，针对电子制造中传统工业机器人重量重、协作机器人速度慢的痛点，提供既轻量化又高速度的新选择。与传统工业机器人相比，RS-M系列整体重量减轻约15%，运行速度提升约25%，并在刹车、编码器、电机及驱动器等核心元件上实现高度集成，提升动态响应与定位精度。该系列支持手持教导器、移动设备及电脑等多平台编程，取消电池供电模式，避免断电导致的原点丢失，运维更简便、可靠。模块化架构允许快速定制不同规格，故障维修时可直接更换受损模块，无需整机拆解，大幅缩短停机时间，提升连续性。核心性能方面，重复定位精度达±0.05mm，作业臂展500mm至1800mm，负载最高30kg，具IP67防护，适应机床上下料、PCB组装和AI服务器外观检测等场景，展现出“刚柔并济”的应用特性，提升生产效率与良率。&lt;br /&gt;&lt;br /&gt;&lt;i&gt;&lt;b&gt;🏷️&lt;/b&gt;&lt;/i&gt; &lt;a href=&quot;/search/%23%E6%A8%A1%E7%BB%84%E6%9C%BA%E5%99%A8%E4%BA%BA&quot;&gt;#模组机器人&lt;/a&gt; &lt;a href=&quot;/search/%23%E9%AB%98%E9%80%9F%E5%BA%A6&quot;&gt;#高速度&lt;/a&gt; &lt;a href=&quot;/search/%23%E8%BD%BB%E9%87%8F%E5%8C%96&quot;&gt;#轻量化&lt;/a&gt; &lt;a href=&quot;/search/%23%E8%87%AA%E7%A0%94%E9%9B%B6%E9%83%A8%E4%BB%B6&quot;&gt;#自研零部件&lt;/a&gt; &lt;a href=&quot;/search/%23%E5%A4%9A%E5%9C%BA%E6%99%AF%E5%BA%94%E7%94%A8&quot;&gt;#多场景应用&lt;/a&gt;&lt;br /&gt;&lt;br /&gt;&lt;i&gt;&lt;b&gt;🔗&lt;/b&gt;&lt;/i&gt; &lt;a href=&quot;https://www.industrysourcing.cn/article/476453&quot; target=&quot;_blank&quot;&gt;原文链接&lt;/a&gt;</content:encoded></item><item><title>⁣📰 工信部、国家数据局打造智能体工厂近日，工业和信息化部、国家数据局联合印发通知，正式启动2026年“模数共振”行动，面向制造业领域20个重点行业，确定一批重点城市，探索场景、模型、智能体、数据集、案例等关键技术成果的产出路径，推动人工智能高水平赋能新型工业化</title><link>https://zhizao.hangyexinwen.com/posts/9533</link><guid isPermaLink="true">https://zhizao.hangyexinwen.com/posts/9533</guid><pubDate>Sun, 03 May 2026 09:23:41 GMT</pubDate><content:encoded>⁣&lt;br /&gt;&lt;b&gt;&lt;i&gt;&lt;b&gt;📰&lt;/b&gt;&lt;/i&gt; 工信部、国家数据局打造智能体工厂&lt;/b&gt;&lt;br /&gt;&lt;br /&gt;近日，工业和信息化部、国家数据局联合印发通知，正式启动2026年“模数共振”行动，面向制造业领域20个重点行业，确定一批重点城市，探索场景、模型、智能体、数据集、案例等关键技术成果的产出路径，推动人工智能高水平赋能新型工业化。当前，模型与数据已成为驱动人工智能高质量发展的两大核心要素，数据孤岛、模型泛化不足、场景适配低效等问题日益凸显。前期，工业和信息化部联合7部门共同印发了《“人工智能+制造”专项行动实施意见》，提出实施“模数共振”行动。通知明确，行动重点面向钢铁、石化化工、有色金属、建材、工业母机、汽车、医疗装备、电力装备、船舶、航空航天、家居、医药、生物制造、历史经典、电子元器件、消费电子、新型显示、软件、信息通信、网络安全等20个行业，并依托重点城市和省份，推动产出一批推广价值高、技术可行性强的人工智能应用场景，攻关一批蕴含工业和信息化领域技术机理的行业模型、专用模型和特色智能体，构建一批行业通识和行业专识高质量数据集，培育一批攻关联合体，优化人才、标准等产业配套生态。到2026年底，基本形成“数据—模型—场景应用”良性互促的循环，推动人工智能高水平赋能新型工业化。通知部署了七项重点任务，各项任务路径明确、相互协同，既能推动产出场景、模型、智能体、数据集、案例等直接可用的技术产品，又能打造生态服务能力、夯实长期工作基础。 一是“构建行业通识数据集，打造行业模型”。摸清行业数据家底，加工成通识高质量数据集，训练共性行业模型，为行业智能化提供可复用的底座，避免重复造轮子。 二是“梳理高价值场景，构建行业专识数据集，打造特色智能体”。深挖高价值细分场景，用行业特色知识打造专用模型或自主智能体，把通用能力转化为解决实际问题的落地应用。 三是“建立健全评测数据集，完善模型评测机制”。建立贴近业务实际的评测数据集和机制，以评促改，评测结果直接指导数据和模型定向优化，形成能力提升闭环。 四是“创建‘模数共振’空间，探索协同机制”。建设“模数共振”空间，搭建安全可信的协同基础设施，实现多主体数据不出域联合训练，破解不敢共享的难题，逐步形成智能体工厂。 五是“打造‘模数共振’创新联合体，构建全栈方案”。组建算力、数据、模型、应用企业联合体，打通技术到方案全链条，研制全栈式行业解决方案，建样板间。 六是“完善生态配套，加强关键要素保障”。聚焦生态配套弱、人才工具标准缺失痛点，以深度行促合作、实训基地育骨干、揭榜挂帅攻技术、标准行推贯标，系统性厚植要素土壤，让应用走得通、推得开。 七是“确定‘重点城市’打造标杆”。充分发挥产业基础好、数据资源丰富的重点城市优势，形成示范引领。 来源：中化新网 编辑：张砥石 李静静 赵鹏&lt;br /&gt;&lt;br /&gt;&lt;i&gt;&lt;b&gt;🏷️&lt;/b&gt;&lt;/i&gt; &lt;a href=&quot;/search/%23%E6%A8%A1%E6%95%B0%E5%85%B1%E6%8C%AF&quot;&gt;#模数共振&lt;/a&gt; &lt;a href=&quot;/search/%23AI%E5%88%B6%E9%80%A0&quot;&gt;#AI制造&lt;/a&gt; &lt;a href=&quot;/search/%23%E6%95%B0%E6%8D%AE%E9%9B%86&quot;&gt;#数据集&lt;/a&gt; &lt;a href=&quot;/search/%23%E8%A1%8C%E4%B8%9A%E6%A8%A1%E5%9E%8B&quot;&gt;#行业模型&lt;/a&gt; &lt;a href=&quot;/search/%23%E8%81%94%E5%90%88%E4%BD%93&quot;&gt;#联合体&lt;/a&gt;&lt;br /&gt;&lt;br /&gt;&lt;i&gt;&lt;b&gt;🔗&lt;/b&gt;&lt;/i&gt; &lt;a href=&quot;https://m.sohu.com/a/1017911514_122014422?scm=10001.325_13-325_13.0.0-0-0-0-0.5_1334&quot; target=&quot;_blank&quot;&gt;原文链接&lt;/a&gt;</content:encoded></item></channel></rss>